{"id":355,"date":"2019-11-13T05:00:11","date_gmt":"2019-11-13T04:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/visionaere-gesundheit.de\/?p=355"},"modified":"2021-01-14T13:15:22","modified_gmt":"2021-01-14T12:15:22","slug":"episode-7-prof-dr-med-sylvia-thun","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionaere-gesundheit.de\/en\/episode-7-prof-dr-med-sylvia-thun\/","title":{"rendered":"Episode 7 | Prof. Dr. med. Sylvia Thun \u00fcber datengetriebene Forschung und Medizininformatik"},"content":{"rendered":"

Inga Bergen interviewt Prof. Dr. Sylvia Thun (BIH) – Sie forscht mit Daten f\u00fcr bessere und individuellere Medizin<\/strong> an der Charit\u00e9. <\/h4>\n\n\n\n
\"Prof.<\/figure>\n\n\n\n

Sylvia Thun ist Direktorin f\u00fcr eHealth und Interoperabilitit\u00e4t am Berliner Institut f\u00fcr Gesundheitsforschung, dem Berlin Institute of Health (BIH) <\/a>. Zudem ist sie Professorin f\u00fcr Informations- und Kommunikationstechnologien im Gesundheitswesen an der Hochschule Niederrhein<\/a> und Gastprofessorin an der Charit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Die promovierte \u00c4rztin und Diplomingenieurin besch\u00e4ftigt sich mit dem gro\u00dfen Thema Digitalisierung. Digitalisierung durchdringt seit mehr als 20 Jahren unser Gesundheitssystem. Zum Beispiel mit radiologischen oder pathologischen Bildern, die zur gemeinsamen Befundung gespeichert werden. Heute ist die Herausforderung einerseits, die vorhanden Daten zug\u00e4nglich zu machen, um medizinische Versorgung zu verbessern. Andereseits, das generierte Wissen zu denen zu bringen, die es brauchen – zu \u00c4rzten, medizinischem Personal und den Patienten. <\/p>\n\n\n\n

Forschungsdaten f\u00fcr besser Medizin<\/h4>\n\n\n\n

Das Berlin Institut of Health (BIH) der Stiftung Charit\u00e9 nutzt Daten um Forschung zu unterst\u00fctzen, vorrangig in den Bereichen Zellwissenschaften und Genomik. Als Teil der Charit\u00e9 steht ihnen daf\u00fcr eine Vielzahl an unterschiedlichen Daten zur Verf\u00fcgung. Diese liegen oftmals nicht strukturiert und einheitlich vor, wie Sylvia ab Minute 4:40 erz\u00e4hlt. Sie erkl\u00e4rt, wie diese Daten generierte und genutzt werden, um neue Erkenntnisse f\u00fcr die medizinische Forschung zu gewinnen. <\/p>\n\n\n\n

Aus den Erkenntnissen entstehen reale und anwendbare L\u00f6sungen. Zwei L\u00f6sungen stellt sie ab Minute 7:20 vor. Zum einen den AKI Alert, ein Alarmsystem f\u00fcr Niereninsuffizienz. Das System anaylsiert automatisch Labordaten mit einem speziellen Algoritmus. So bekommt das medizinische Personal ohne Mehraufwand Information \u00fcber bestehende Risiken f\u00fcr eine Niereninsuffizienz bei seinen Patienten. Die zweite L\u00f6sung ist das vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung gef\u00f6rdert Projekt InfectControl 2020<\/a>. Das BIH kann mit seinem Ansatz Ausbr\u00fcche von Infektionen an der Charit\u00e9 sowie in anderen Berliner Krankenh\u00e4usern fr\u00fchzeitig den \u00c4rzten melden. Damit k\u00f6nnen diese rechtzeitig eingreifen und behandeln und eine weitere Ausbreitung der Infektion verhindern.<\/p>\n\n\n\n

Weniger Herzinfarkte und bessere Erforschung seltener Krankheiten <\/h4>\n\n\n\n

Der Zugang zu Daten ver\u00e4ndert nicht nur den klinischen Alltag sondern auch die Art und Weise, wie wir Studien durchf\u00fchren. Beispielweise nutzt das BIH Echtzeitdaten, um Herzinfarkte Stunden vor dem Ereignis vorherzusagen. Zur Zeit wird eine Studie mit Patienten auf der Intensivstation d\u00fcrchgef\u00fchrt. Welche anderen prominenten Beispiele es heute schon gibt, h\u00f6rt ihr ab Minute 14:40. <\/p>\n\n\n\n

Einen weitereren Vorteil von Datenbankensystemen erkl\u00e4rt Sylvia ab Minute 18:45. Er bezieht sich auf die heutige ICD-10 Klassifikation, die internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme. Wir alle kennen sie vom Arbeitsunf\u00e4higkeits-Schein oder von \u00dcberweisungen. Die ICD-10 Einteilung ist sehr grob, was gerade bei seltenen Erkrankungen ein Problem ist. Von den ca. 8500 bekannten seltenen Erkrankungen bildet das ICD-10 nur 300 ab. Die anderen Erkrankungen werden weder statistisch noch f\u00fcr die Abrechnung erfasst, was weitere Forschung zu diesen Erkrankungen \u00e4u\u00dferst schwierig macht.<\/p>\n\n\n\n

Kreatinin oder Creatinin<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Deutschland ist nicht gut aufgestellt beim Thema Datenanalyse und das liegt nicht nur am komplexen Datenschutz. Ein gro\u00dfer Stolperstein ist ein fehlender IT Standard. Damit ist keine komplexe Programmiersprache gemeint, sondern die einfache Anwendung der genutzten Programme. Jeder Arzt nutz diese auf seine eigene Weise, dabei werden Informationen h\u00e4ufig in Freitextfeldern gespeichert. Diese sind f\u00fcr Datensysteme schwer lesbar und damit verloren. Programme, die diese Texte analysieren und ihnen Informationen entlocken sollen, sto\u00dfen auf Grund von unterschiedlichen Schreibweisen und Abk\u00fcrzungen an ihre Grenzen, wie Inga und Sylvia ab Minute 24:10 thematisieren. <\/p>\n\n\n\n

Zukunftsfach Medizininformatik<\/h4>\n\n\n\n

Zum Abschluss des Interviews gibt Sylvia ab Minute 28:00 einen Einblick in den Studiengang Medizininformatik. Dabei erkl\u00e4rt sie die inhaltlichen Module und welche herausragenden Arbeitsmarktchancen sich durch das Studium bieten. Letzlich gibt sie noch eine Ausblick, wie sich das Studium der Humanmedizin durch Technologie und Digitalsierung ebenfalls ver\u00e4ndern wird.<\/p>\n\n\n\n

Viel Spa\u00df beim H\u00f6ren der Episode 7, entweder direkt hier oder bei allen g\u00e4ngigen Podcast Anbietern. Zus\u00e4tzlich findest du alle weiteren Episoden hier<\/a>.<\/p>\n

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